La investigación de la Universidad Tecnológica de Sydney (UTS) que procesa grandes cantidades de datos sobre el cáncer infantil para adaptar mejor el tratamiento está un paso más cerca de ayudar a los médicos, ya que la colaboración con el Instituto de Investigación Infantil del Hospital Infantil de Westmead cumple 12 años.
Paul Kennedy, del Centro de Computación Cuántica y Sistemas Inteligentes de la UTS, ha colaborado estrechamente con Dan Catchpoole, del Instituto de Investigación Infantil, en la creación de un conducto virtual que visualiza grandes cantidades de datos de pacientes para ayudar a los médicos de los hospitales a diagnosticar y tratar mejor a los enfermos de cáncer infantil.
"Hemos llegado a un punto emocionante en nuestra investigación, ya que por fin estamos reuniendo todas las piezas en las que hemos trabajado a lo largo de los años", afirma Kennedy. "No siempre se tiene la oportunidad de trabajar en cosas así. Puede tener un efecto tan grande y cambiar realmente la vida de los niños. Por eso es un honor hacer esta investigación".
El cáncer es la enfermedad más mortal para los niños en Australia, con 700 niños diagnosticados cada año. El tratamiento actual se basa en agrupar a los pacientes en categorías de riesgo, y la categoría de alto riesgo de recaída requiere el tratamiento más intenso disponible.
Este proyecto de investigación colaborativa, sin embargo, pretende pasar de las categorías a la personalización del tratamiento. Al interpretar visualmente los datos biológicos de los pacientes con cáncer infantil, la línea de producción virtual del equipo de investigación puede comparar los datos de expresión génica y las variaciones génicas de los pacientes actuales y anteriores, así como los datos clínicos y de imagen. De este modo, puede ayudar mejor a los médicos de cabecera a determinar el régimen de tratamiento que ofrecerá la respuesta clínica más segura de los pacientes.
"Consideramos las muestras de tejido tumoral como 'pequeños paquetes de información' sobre el paciente y su enfermedad. Esta información puede extraerse muy rápidamente mediante las actuales tecnologías de secuenciación del ADN u 'ómicas', lo que nos deja con ingentes cantidades de datos que hay que clasificar, cribar y darles sentido", explica Catchpoole.
"Los enfoques computacionales utilizados por Paul Kennedy nos permitirán "extraer" rápidamente esta información en busca de las pepitas de conocimiento que podemos utilizar para evaluar la mejor manera de tratar a un paciente en la clínica."
El equipo trabaja actualmente para garantizar que sus modelos sean sólidos y capaces de clasificar cantidades tan grandes de datos. También están analizando cuál es la mejor forma de que la canalización virtual contribuya a las prácticas de los médicos. "Los médicos son los expertos y nosotros sólo queremos ayudarles a hacer su trabajo. No queremos enfrentarnos a ellos con un enfoque centrado en el ordenador, sino con un enfoque humano del análisis de datos".
Otros profesores de la UTS han aportado sus conocimientos al proyecto. Karla Félix Navarro, del Centro de Innovación en Aplicaciones de Servicios Informáticos de la UTS, ha colaborado en el desarrollo de software para la tubería.
"Trabajar con Paul y Dan ha sido una experiencia fantástica", afirma Navarro. "He aprendido mucho sobre el neuroblastoma (un cáncer que afecta casi exclusivamente a lactantes y niños), la expresión génica y la medicina personalizada gracias a las reuniones que hemos organizado con investigadores sanitarios y médicos. Me entusiasma el gran impacto que los sistemas de diagnóstico asistido por ordenador, la minería de datos, la visualización de datos, la interacción persona-ordenador y otros métodos informáticos pueden tener en la supervivencia de los pacientes."
Otros colaboradores son la Universidad de Sídney Occidental, la Queen's University de Canadá y los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos. También han participado activamente en el proyecto estudiantes de la UTS, entre ellos cuatro doctorandos, un doctorando y un estudiante con matrícula de honor.
La investigación se centra en la leucemia linfoblástica aguda, el cáncer infantil más frecuente. Sin embargo, Kennedy también trabaja con Catchpoole en un sistema de diagnóstico asistido por ordenador para el rabdomiosarcoma y el neuroblastoma.
Fuente: UTS
Fecha: 26 de noviembre de 2014
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